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Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Stimatore a Corrispondenza Dinamica

Lo Stimatore a Corrispondenza Dinamica estende i metodi di corrispondenza standard a contesti in cui il trattamento viene assegnato sequenzialmente nel corso di più periodi. Invece di una singola decisione di trattamento, le unità ricevono o rinunciano al trattamento in ogni punto temporale, e lo stimatore identifica gli effetti causali di intere storie di trattamento corrispondendo su covariate variabili nel tempo e percorsi di trattamento passati, sotto assunzioni di indipendenza condizionale sequenziale.

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Fonti

  1. Lechner, M., & Miquel, R. (2010). Identification of the effects of dynamic treatments by sequential conditional independence assumptions. Empirical Economics, 39(1), 111-137. DOI: 10.1007/s00181-009-0297-3
  2. Heckman, J. J., Ichimura, H., & Todd, P. (1998). Matching as an Econometric Evaluation Estimator. Review of Economic Studies, 65(2), 261-294. DOI: 10.1111/1467-937X.00044

Come citare questa pagina

ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Matching Estimator for Sequential Treatment Effects. ScholarGate. https://scholargate.app/it/causal-inference/dynamic-matching-estimator

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ScholarGateDynamic Matching Estimator (Dynamic Matching Estimator for Sequential Treatment Effects). Consultato il 2026-06-15 da https://scholargate.app/it/causal-inference/dynamic-matching-estimator · Insieme di dati: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026